

## 一、先说问题：软约束等于没有约束

我一开始的做法很朴素：在对话里跟 AI 说"以后回答前先复述一遍我的要求"、"不确定就问我"、"别给我加戏"。说多了自己也烦，就攒成了一份清单。

结果发现，它在上下文里答得挺好，转身就忘。改一次任务、隔一天开新窗口，前面立的规矩全部蒸发。更气人的是，它不是完全不守，是「守一半」——"说人话"守了，"不确定就讲"守了，"别加戏"守了，唯独最关键的那条"先复述再动手"经常被跳过。理解偏了你还发现不了，因为它的输出看着挺顺。

这就是软约束的死穴：「它依赖 AI 每轮都"想起来"」，而"想起来"这件事本身就没有强制力。

## 二、换个思路：把规矩从"内容"变成"加载器"

我后来想明白了，问题不在规矩写得不够好，在于规矩的「存放位置错了」。

规矩写在对话里 = 靠 AI 主动读取，天然不可靠。那就换个位置：让规矩成为每轮对话「自动注入」的东西。

具体做法是三层。

第一层，全局指令（加载器）
位置在 WorkBuddy 设置 → 个性化 →「给 WorkBuddy 的指令」。这一层的作用只有一个：每轮开场，按节点 ID 去资料库里把执行层读进来，读完停住等我的指令。

第二层，执行层（精简执行版）
真正日常要守的 10 条日常规矩放在这里。它内容不多，但每一行都是要真执行的。

第三层，宪法（完整权威版）
执行层篇幅有限，容不下所有细节场景，所以它指向另一份完整版宪法，遇到冲突以宪法为准。


![a5ffe8f2-021b-4bb7-8c44-cb81ec537306.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12850257/b86e2e3f33ffd8937f15093a46e8ac50.png)


三层分开的理由很实际：日常要读的必须是短的，否则每轮读一遍就烧积分；而裁决标准必须是全的，否则遇到边角case 无处可依。


![c27fa7e1-3d13-48e9-a587-8d2e692d4137.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12850257/dbc6eb81c3848b3d393817a23f544121.png)


关键细节是「加载器里绝不能重复规矩正文」。我一开始偷懒，在设置框里也抄了一份 10 条，结果两份很快就不一致了——AI 到底听哪份？答案是随机。这就是分叉的来源。现在设置框里只有一句仲裁指针和一句加载指令，一条规矩正文都没有。

## 三、真正花时间的三件事

### 1. 修一个"数对文不对"的照妖镜盲区

我给自己定了个验收方式：每次开场，AI 必须报"规矩已加载，共 N 条"，并且列出构成。这是照妖镜——报数不对，说明它没细读。

问题出在第 10 条。我当初把它写成一个「没有编号」的补充块，靠上下文推断它算第 10 条。结果两个窗口同时加载，一个报"1-9 + 协作发散"，另一个把"读档"这个补充块算成了第 8 条，编号整体后移。

两边「报数都是 10」，表面全过，构成却对不上。

修法很简单也很暴力：把这个块的标题直接改成 `【10 协作发散】`，编号写进正文，不给推断留空间。改完之后再开新窗口测，报出来的构成终于一致了。


![9128f46d-bce1-4cf5-9010-3445d9cecbf7.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12850257/f68a7791f98eaaf417d43f5082792dc1.png)


这件事我记了条原则：「凡参与"共 N 条"报数验证的规则，必须显式编号写进正文，靠加载者推理的验证必分叉。」

### 2. 区分"纯执行"和"要主意"

这是我觉得这套规矩里最值钱的一条。

以前我发个任务过去，AI 永远单向执行。我想要主意的时候，它给我执行；我只是让它改个格式，它也给我执行。两种诉求混在一起，AI 只能猜。

我给它写了一条界定规则，用意图而不是字数来判断：

- 触发协作：要评价、要主意、要研究，或者它举了方案等我接话
- 不触发协作：纯执行，比如格式转换、提取抄录、机械操作
- 判定不看字数看意图。像"看看这个报错"指向明确动作，就算执行；"值不值得投入"指向判断，就算协作
- 拿不准的时候，默认协作，给一句就行

配套的还有一条边界处理：我有时候只是发泄情绪，比如"今天这破会开得我头都大了，啥也没定"。这种时候 AI 不该急着给我出主意，该先接住，再确认一句"你是想吐槽还是想听想法"。


![3a476ef4-3640-418d-b9d0-bb3ce89e02a6.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12850257/84211f181386daf7bebb9b86734e0bc3.png)


加上这条之后，AI 才开始在该顶嘴的时候顶嘴——我举一个明显有漏洞的方案，它会直接说"这方向跟你主线冲突"，而不是顺着我说"这个想法很有意思"。

### 3. 每轮末尾强制自检

最后一环是自检行。每轮回复末尾必须有一行，标出本轮有没有遵守上面每条规矩，是/否。

这行字看着多余，但它解决的是"AI 明知规矩却不守"——因为一旦要求它自己声明，自检就会变成一个承诺，破坏成本变高。配合前面"不确定就讲"的规矩，效果是：AI 编不下去的时候，它倾向于老实说"这个我不确定"，而不是编一个。

## 四、一点踩坑提醒

「文档没有删除接口。」 资料库工具里只有 move / rename / upload / search，没有 delete-node。我那份旧的说明书删不掉，只好自己在网页端手动删。同理，编辑动作 `update` 被云端强制要求带标记位，和本地脚本冲突，最后统一用"先插入新块、再删旧块"的组合绕过去。

「别指望软约束的复述来验收。」 我一开始靠"复述我的意思"当安全网，但复述是 AI 自己写的，它可能把你的意思复述成它想要的意思。真正的安全网是让 AI 在动手前「先问你」，而不是复述。

「跨会话文件不共享。」 我在 A 窗口写的指令文件，B 窗口读不到，只能把全文贴过去。派活指令务必自带全文，别指望对方能自己找到。

「每轮开销要算清。」 这套体系有个副作用：设置框里如果写"每轮开场加载"，那每轮都要读一遍执行层和画像文档，积分涨得很快。我后来把"每轮开场"改成"每个会话首轮开场"，并让报数只报数不列清单，省下来一大截。这个开关值得一开始就调。

### 改一个文档块，实际动作长什么样

资料库没有"整篇替换"的接口，改块基本是"插入新块 + 删旧块"的组合。我写了个小脚本来生成动作文件，先 dry-run 校验再提交，避免手改 JSON 改错字段：

```python
import json, subprocess

def build_actions(node_id, insert_after, new_block, old_block):
    # 生成动作数组：先插新块，再删旧块
    return [
        {"type": "insert_after", "id": insert_after, "text": new_block},
        {"type": "delete", "id": old_block},
    ]

def submit(node_id, actions, dry_run=True):
    payload = json.dumps(actions, ensure_ascii=False, indent=2)
    path = "actions_%s.json" % node_id
    with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(payload)
    cmd = ["submit_doc_edit", "--node", node_id, "--file", path]
    if dry_run:
        cmd.append("--dry-run")
    r = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
    print(r.stdout or r.stderr)
    return r.returncode == 0
```

几个踩过的坑，抄作业的可以省时间：

- 动作文件「顶层必须是数组」，写成 `{"actions": [...]}` 会直接报"actions 必须是非空数组"。
- 字段名是 `type` 和 `id`，不是 `action` / `block_id`。
- 改完必须回读核验：拿到新块 ID，把新块内容跟宪法那一份做逐字比对，确认主副一致、旧句零残留。

## 五、设置框里那段话长什么样（可直接抄）

加载器那一层，我最后定稿的内容大概是这样，抄走就能用：

```text
①【仲裁】本指令与执行层/宪法冲突时，以宪法为准；执行层与宪法冲突同以宪法为准。

【加载·每轮开场】
用资料库工具按 node ID 读取并加载以下两份（改名/移动不影响）：
①《我给WorkBuddy立的规矩-精简执行版》node <执行层节点ID>
（其头部指针指向完整权威宪法 node <宪法节点ID>）。
逐条核对后回「规矩已加载，共10条：…」。
若发现执行层与宪法内容不一致，以宪法为准，并停下来告诉我。
②《我的画像·AI用版（反推）》同 space / node <画像节点ID>，
用于了解用户（协作视角）；主档《我的画像》node <画像主档ID> 作兜底引用。
回「规矩已加载」后停，等用户指令；不得仅凭记忆缓存复述。

【硬性工作规则·每轮遵守】
1. 接到任务，第一句话必须复述"目标 / 输入 / 输出 / 验收标准"四项，我确认后才许动手。
   除非我明确说"直接做，免复述"，否则一律复述。
2. 我没说清的地方直接提问，不许基于假设往下做。
3. 要读写、修改、删除资料库文件前：本会话已加载且未改动则复用上下文、不重复 fetch；
   改动过或我要求重读才重读。读取后一句话列约束再动手。
4. 每轮回复末尾，一行自检：本轮是否遵守以上规则，逐条标是/否（此为唯一强制附加内容）。
5. 不添加我没要求的格式、内容和步骤。
```

几个要点解释一下：

- 加载器里「一条规矩正文都没有」，只有仲裁指针 + 加载指针 + 操作纪律。规矩正文只在资料库那两份里。
- 节点 ID 比文档标题可靠。改个名、移动个位置，指针照样命中。
- 第 3 条那句"已加载则复用、不重复 fetch"是省积分的关键，配合把"每轮开场"改成"每个会话首轮开场"效果更好。

## 六、现在这套东西长什么样

- 「10 条日常规矩」：复述确认、说人话、不确定就讲、说明技能理由、成品双存、按任务分文件夹、结果有反馈、省 token、引用与表达、协作发散。
- 「6 个补充块」：定位、仲裁、加载、加载修订、7·补充、读档读要懒。补充块不占编号。
- 「一份维护手册」：记录每次改动的块 ID、新旧对照、根因。没有这个，改到第三轮你就不记得两周前埋了什么雷。

## 七、一点感想

一开始我以为这事的关键是「把规矩写清楚」。真做下来才发现，反过来——「关键是让规矩没有歧义、没有分叉、不需要 AI 去猜」。

写得漂不漂亮不重要，能不能被机器验真才重要。所以全程我只在干一件事：每改一处，就先想好「怎么自动判定这次改动生效了」，然后逼自己过一遍那套验收。过不了，就是没改完。

比改规矩本身更花时间的，是想明白「什么算改好了」。我在这上面卡的时间比写正文多得多。

如果这套思路对一部分人有用，我打算再写一篇实操版：怎么用资料库节点把这套体系搭起来，带完整指令文本和截图。

最后一句给还在犹豫要不要搭的人：这套东西是拿来干活的，不是拿来折腾的。如果你只是想让 AI 少说两句废话，改改提示词就够了；只有当「AI 反复不理解我」已经白白吃掉你大量返工时间，才值得搭这么一套。

判断标准就一句——「你的返工成本，有没有超过维护这套的成本。」



我一开始的做法很朴素：在对话里跟 AI 说"以后回答前先复述一遍我的要求"、"不确定就问我"、"别给我加戏"。说多了自己也烦，就攒成了一份清单。

WorkBuddy 我给 AI 立了一套规矩：从"它不听我的"到三层架构

给 AI 立规矩，怎么让它真的执行？本文用三层架构（加载器/执行层/宪法）把软约束变成硬机制，附设置框指令原文、资料库改块脚本，以及"凡参与报数验证的规则必须显式编号"这条踩坑得来的原则。

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让AI规矩失效？核心是把约束从"内容"变成"加载器"：软约束靠AI自觉记不住，硬约束通过全局指令自动加载三层体系，确保规则无歧义、可验真。关键设计包括显式编号防分叉、区分纯执行与协作意图、末尾自检承诺。本文提供可抄的加载器模板和踩坑清单，帮你在返工成本高时搭建真正有效的AI工作规矩体系。

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